Diferencias en el acceso a la ciudad desde un barrio formal/informal

Caso de estudio: Barrio Padre Carlos Mugica y su entorno formal

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Acá hago una intro épica para mi tema de tesis.

PRIMER PASO
| Metodología de investigación

Para llevar esto a cabo, conformé una muestra territorial, tomando un punto aleatorio dentro de cada …

Código 
ciudad = st_read("https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/ministerio-de-educacion/perimetro/perimetro.geojson") %>% 
  #mutate(AREAKM2 = round((AREA/1000000),2)) %>% 
  st_transform(4326)#%>%
FALSE Reading layer `perimetro' from data source 
FALSE   `https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/ministerio-de-educacion/perimetro/perimetro.geojson' 
FALSE   using driver `GeoJSON'
FALSE Simple feature collection with 1 feature and 2 fields
FALSE Geometry type: MULTIPOLYGON
FALSE Dimension:     XY
FALSE Bounding box:  xmin: -58.53152 ymin: -34.70529 xmax: -58.33516 ymax: -34.52649
FALSE Geodetic CRS:  WGS 84
  #arrange(BARRIO)

colectivos_paradas = st_read("https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/transporte-y-obras-publicas/colectivos-paradas/paradas-de-colectivo.geojson") %>% 
  #mutate(AREAKM2 = round((AREA/1000000),2)) %>% 
  st_transform(4326)#%>%
FALSE Reading layer `paradas-de-colectivo' from data source 
FALSE   `https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/transporte-y-obras-publicas/colectivos-paradas/paradas-de-colectivo.geojson' 
FALSE   using driver `GeoJSON'
FALSE Simple feature collection with 6962 features and 20 fields
FALSE Geometry type: POINT
FALSE Dimension:     XY
FALSE Bounding box:  xmin: -583445500 ymin: -34.70066 xmax: -58.34234 ymax: -34.53648
FALSE Geodetic CRS:  WGS 84
  #arrange(BARRIO)


espacios_verdes = st_read("https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/secretaria-de-desarrollo-urbano/espacios-verdes/espacio_verde_publico.geojson") %>% 
  st_make_valid() 
FALSE Reading layer `espacio_verde_publico' from data source 
FALSE   `https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/secretaria-de-desarrollo-urbano/espacios-verdes/espacio_verde_publico.geojson' 
FALSE   using driver `GeoJSON'
FALSE Simple feature collection with 2144 features and 18 fields
FALSE Geometry type: MULTIPOLYGON
FALSE Dimension:     XY
FALSE Bounding box:  xmin: -58.53175 ymin: -34.70557 xmax: -58.33983 ymax: -34.52657
FALSE Geodetic CRS:  WGS 84
#eevv_unido = st_union(mb_eevv)


# RESTO LAS GEOMETRIAS DE ESPACIOS VERDES A LOS BARRIOS PARA QUE CUANDO GENERE LOS PUNTOS ALEATORIOS, NO CAIGAN AHÍ (Restar geometria2 de geometria1):

#barrios_sverde = st_difference(barrios, eevv_unido) 

#LO GUARDO Y LO LLAMO PARA NO REPETIR:

#barrios_sverde = st_read("data/barrios_sverde.geojson")

#GENERO Y GUARDO LOS PTOS ALEATORIOS PORQUE SINO CADA VEZ QUE CORRO EL CODIGO, SON NUEVOS:

#puntos_aleatoriossv <- rowwise(barrios_sverde) %>%
#  mutate(punto_aleatorio = st_sample(geometry, 1, type = "random")) %>% 
#  st_drop_geometry(geometry) %>% 
#  st_as_sf()

#st_write(puntos_aleatoriossv, "data/nuevos_puntos.geojson")

#puntos_aleatorios = st_read("data/nuevos_puntos.geojson")
").length||a.empty.fire()})})),t)if(i=t[r],rt.test(i)){if(delete t[r],o=o||"toggle"===i,i===(g?"hide":"show")){if("show"!==i||!v||void 0===v[r])continue;g=!0}d[r]=v&&v[r]||S.style(e,r)}if((u=!S.isEmptyObject(t))||!S.isEmptyObject(d))for(r in f&&1===e.nodeType&&(n.overflow=[h.overflow,h.overflowX,h.overflowY],null==(l=v&&v.display)&&(l=Y.get(e,"display")),"none"===(c=S.css(e,"display"))&&(l?c=l:(le([e],!0),l=e.style.display||l,c=S.css(e,"display"),le([e]))),("inline"===c||"inline-block"===c&&null!=l)&&"none"===S.css(e,"float")&&(u||(p.done(function(){h.display=l}),null==l&&(c=h.display,l="none"===c?"":c)),h.display="inline-block")),n.overflow&&(h.overflow="hidden",p.always(function(){h.overflow=n.overflow[0],h.overflowX=n.overflow[1],h.overflowY=n.overflow[2]})),u=!1,d)u||(v?"hidden"in v&&(g=v.hidden):v=Y.access(e,"fxshow",{display:l}),o&&(v.hidden=!g),g&&le([e],!0),p.done(function(){for(r in g||le([e]),Y.remove(e,"fxshow"),d)S.style(e,r,d[r])})),u=ut(g?v[r]:0,r,p),r in v||(v[r]=u.start,g&&(u.end=u.start,u.start=0))}],prefilter:function(e,t){t?lt.prefilters.unshift(e):lt.prefilters.push(e)}}),S.speed=function(e,t,n){var r=e&&"object"==typeof e?S.extend({},e):{complete:n||!n&&t||m(e)&&e,duration:e,easing:n&&t||t&&!m(t)&&t};return S.fx.off?r.duration=0:"number"!=typeof r.duration&&(r.duration in S.fx.speeds?r.duration=S.fx.speeds[r.duration]:r.duration=S.fx.speeds._default),null!=r.queue&&!0!==r.queue||(r.queue="fx"),r.old=r.complete,r.complete=function(){m(r.old)&&r.old.call(this),r.queue&&S.dequeue(this,r.queue)},r},S.fn.extend({fadeTo:function(e,t,n,r){return this.filter(ae).css("opacity",0).show().end().animate({opacity:t},e,n,r)},animate:function(t,e,n,r){var i=S.isEmptyObject(t),o=S.speed(e,n,r),a=function(){var e=lt(this,S.extend({},t),o);(i||Y.get(this,"finish"))&&e.stop(!0)};return a.finish=a,i||!1===o.queue?this.each(a):this.queue(o.queue,a)},stop:function(i,e,o){var a=function(e){var t=e.stop;delete e.stop,t(o)};return"string"!=typeof i&&(o=e,e=i,i=void 0),e&&this.queue(i||"fx",[]),this.each(function(){var e=!0,t=null!=i&&i+"queueHooks",n=S.timers,r=Y.get(this);if(t)r[t]&&r[t].stop&&a(r[t]);else for(t in r)r[t]&&r[t].stop&&it.test(t)&&a(r[t]);for(t=n.length;t--;)n[t].elem!==this||null!=i&&n[t].queue!==i||(n[t].anim.stop(o),e=!1,n.splice(t,1));!e&&o||S.dequeue(this,i)})},finish:function(a){return!1!==a&&(a=a||"fx"),this.each(function(){var e,t=Y.get(this),n=t[a+"queue"],r=t[a+"queueHooks"],i=S.timers,o=n?n.length:0;for(t.finish=!0,S.queue(this,a,[]),r&&r.stop&&r.stop.call(this,!0),e=i.length;e--;)i[e].elem===this&&i[e].queue===a&&(i[e].anim.stop(!0),i.splice(e,1));for(e=0;e").attr(n.scriptAttrs||{}).prop({charset:n.scriptCharset,src:n.url}).on("load error",i=function(e){r.remove(),i=null,e&&t("error"===e.type?404:200,e.type)}),E.head.appendChild(r[0])},abort:function(){i&&i()}}});var _t,zt=[],Ut=/(=)\?(?=&|$)|\?\?/;S.ajaxSetup({jsonp:"callback",jsonpCallback:function(){var e=zt.pop()||S.expando+"_"+wt.guid++;return this[e]=!0,e}}),S.ajaxPrefilter("json jsonp",function(e,t,n){var r,i,o,a=!1!==e.jsonp&&(Ut.test(e.url)?"url":"string"==typeof e.data&&0===(e.contentType||"").indexOf("application/x-www-form-urlencoded")&&Ut.test(e.data)&&"data");if(a||"jsonp"===e.dataTypes[0])return r=e.jsonpCallback=m(e.jsonpCallback)?e.jsonpCallback():e.jsonpCallback,a?e[a]=e[a].replace(Ut,"$1"+r):!1!==e.jsonp&&(e.url+=(Tt.test(e.url)?"&":"?")+e.jsonp+"="+r),e.converters["script json"]=function(){return o||S.error(r+" was not called"),o[0]},e.dataTypes[0]="json",i=C[r],C[r]=function(){o=arguments},n.always(function(){void 0===i?S(C).removeProp(r):C[r]=i,e[r]&&(e.jsonpCallback=t.jsonpCallback,zt.push(r)),o&&m(i)&&i(o[0]),o=i=void 0}),"script"}),y.createHTMLDocument=((_t=E.implementation.createHTMLDocument("").body).innerHTML="
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Acá hago una intro épica para mi tema de tesis.

PRIMER PASO
| Metodología de investigación

Para llevar esto a cabo, conformé una muestra territorial, tomando un punto aleatorio dentro de cada …

Código 
ciudad = st_read("https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/ministerio-de-educacion/perimetro/perimetro.geojson") %>% 
  #mutate(AREAKM2 = round((AREA/1000000),2)) %>% 
  st_transform(4326)#%>%
FALSE Reading layer `perimetro' from data source 
FALSE   `https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/ministerio-de-educacion/perimetro/perimetro.geojson' 
FALSE   using driver `GeoJSON'
FALSE Simple feature collection with 1 feature and 2 fields
FALSE Geometry type: MULTIPOLYGON
FALSE Dimension:     XY
FALSE Bounding box:  xmin: -58.53152 ymin: -34.70529 xmax: -58.33516 ymax: -34.52649
FALSE Geodetic CRS:  WGS 84
  #arrange(BARRIO)

colectivos_paradas = st_read("https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/transporte-y-obras-publicas/colectivos-paradas/paradas-de-colectivo.geojson") %>% 
  #mutate(AREAKM2 = round((AREA/1000000),2)) %>% 
  st_transform(4326)#%>%
FALSE Reading layer `paradas-de-colectivo' from data source 
FALSE   `https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/transporte-y-obras-publicas/colectivos-paradas/paradas-de-colectivo.geojson' 
FALSE   using driver `GeoJSON'
FALSE Simple feature collection with 6962 features and 20 fields
FALSE Geometry type: POINT
FALSE Dimension:     XY
FALSE Bounding box:  xmin: -583445500 ymin: -34.70066 xmax: -58.34234 ymax: -34.53648
FALSE Geodetic CRS:  WGS 84
  #arrange(BARRIO)


espacios_verdes = st_read("https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/secretaria-de-desarrollo-urbano/espacios-verdes/espacio_verde_publico.geojson") %>% 
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FALSE Reading layer `espacio_verde_publico' from data source 
FALSE   `https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/secretaria-de-desarrollo-urbano/espacios-verdes/espacio_verde_publico.geojson' 
FALSE   using driver `GeoJSON'
FALSE Simple feature collection with 2144 features and 18 fields
FALSE Geometry type: MULTIPOLYGON
FALSE Dimension:     XY
FALSE Bounding box:  xmin: -58.53175 ymin: -34.70557 xmax: -58.33983 ymax: -34.52657
FALSE Geodetic CRS:  WGS 84
#eevv_unido = st_union(mb_eevv)


# RESTO LAS GEOMETRIAS DE ESPACIOS VERDES A LOS BARRIOS PARA QUE CUANDO GENERE LOS PUNTOS ALEATORIOS, NO CAIGAN AHÍ (Restar geometria2 de geometria1):

#barrios_sverde = st_difference(barrios, eevv_unido) 

#LO GUARDO Y LO LLAMO PARA NO REPETIR:

#barrios_sverde = st_read("data/barrios_sverde.geojson")

#GENERO Y GUARDO LOS PTOS ALEATORIOS PORQUE SINO CADA VEZ QUE CORRO EL CODIGO, SON NUEVOS:

#puntos_aleatoriossv <- rowwise(barrios_sverde) %>%
#  mutate(punto_aleatorio = st_sample(geometry, 1, type = "random")) %>% 
#  st_drop_geometry(geometry) %>% 
#  st_as_sf()

#st_write(puntos_aleatoriossv, "data/nuevos_puntos.geojson")

#puntos_aleatorios = st_read("data/nuevos_puntos.geojson")